数量经济学样例十一篇

时间：2023-03-14 15:20:27

数量经济学

数量经济学例1

股票期权杠杆的相关理论研究

菲利普斯曲线在我国的适用性研究

宽带对中国经济增长影响的实证分析

基于就业稳定性视角的户籍工资差异

中国工业行业间R&D溢出效应研究

金融发展收入分配效应的实证研究

基于时变条件JohnsonSu密度的VaR研究

关于通货膨胀、铸币税及福利损失的研究

泰勒规则在我国货币政策中应用的研究

基于价格黏性对流动性过剩的内生化解释

政府投资会受税收收入波动“牵连”吗

新凯恩斯DSGE框架下经济动态效率研究

二元经济结构中金融加速器效应的模拟分析

对前瞻性广义货币政策规则的非线性检验

大数据时代从商业智能到商业数据分析学

基于信息不对称的金融结构演进模型

基于一致性压力测试的极值风险度量

基于银行体系稳健性的监管独立性研究

网络搜索数据与消费者信心指数的相关性研究

我国物价波动区制转换及持续期依赖特征研究

开放经济下货币政策与经济波动的动态分析

中国经济增长中全要素生产率贡献的测度及分析

我国物价波动和汇率波动关系特征实证研究

中国城镇化发展对城乡收入、消费差距影响的时变特征

金融不稳定性能够预测未来的宏观经济表现吗

基于仿射模型的中国国债市场利率期限结构动态检验

空间计量视角的区域金融发展与经济收敛关系研究

我国股票市场周内效应、杠杆效应与跳跃行为分析

DF模式下第三种单位根检验的Bootstrap检验研究

动态视角下“热钱”流动与我国房地产价格关系研究

城乡居民收入分布变迁的汽车消费异质性特征研究

政治关联与盈余质量:基于上市公司的实证研究

系统性金融风险研究——基于金融不稳定的视角

外部环境因素对制造业企业的技术效率影响研究

我国货币政策非平稳性与货币政策联动性的内在机制研究

OLS方法与Fuller统计量适用于非对称协整的估计与检验吗

状态空间模型在时变产出弹性和全要素生产率测算中的应用

我国股票市场收益率序列的长期记忆性和“杠杆效应”检验

货币搜寻理论框架下货币政策与资产价格关系的实证研究

2014年“中国数量经济理论与方法创新”学术会议综述

公司高管人员情绪对公司股价的影响:基于中国台湾经验证据

中国外汇储备最优规模的实证研究——基于改进的动态优化模型

我国大宗商品价格变化中的货币因素和预期形成:铜市场实证

中国居民消费需求变动原因分解——基于SVAR模型的分析

基于分位数回归的S市中低收入家庭可支配收入影响因素分析

数量经济学例2

一、数量经济学与数据挖掘基本概念

（一）数量经济学

随着我国经济的发展，国家经济的高效运转越来越离不开数学，例如就当前惨淡的股票市场来说，数学在其中发挥着巨大的作用。数学应用到经济学中，经济学领域内产生了数量经济学。在我国数量经济学的发展以1979年中国数量经济研究会成立为标志，历经近四十年的发展，具有鲜明的中国特色。数量经济学是在对理论经济学进行研究的基础上，通过不断更新的数学方法和计算技术对经济关系进行定量分析，总结其经济事实背后的规律，其中通过建立数学模型的方式对经济关系进行定量研究是数量经济学的主要特征。

当前数量经济学在我国学术界的地位模糊不清，其既是一门方法论，又是一门计量学科，同时还是一门组织管理科学。然而毫无疑问的是数量经济学是将理论经济学的抽象固化的理论概念进行外在的定量分析，使得经济事件背后的经验公式得以在实际生产生活实际中被有效利用，进行转化为措施、方案等，显然数量经济学是联系理论与实践的纽带。

（二）数据挖掘

数据挖掘（Date Mining），其是多学科的综合产物，始于20世纪90年代。随着信息技术的进步和大数据时代的到来，特别是数据库技术的更新换代使得当下信息数据呈现爆炸式增长。数据挖掘简单来讲，便是将大量不完整嘈杂的数据中整理分析出客户所感兴趣的信息，数据挖掘包括数据库准备、数据有效开采、结论表示和解释三个层面。数据挖掘技术主要由数理统计、人工智能以及数据库技术作为支撑，其主要功能有分类、发现关联规则以及序列模式、聚类、预测以及偏差预测等。当前关于数据挖掘方法的研究主要有基于统计方法的复杂数据挖掘、基于支持向量机的数据挖掘、基于神经网络的数据挖掘以及基于遗传算法的数据挖掘等。

二、数量经济学与数据挖掘的联系

（一）应用数学作为研究基础

就数量经济学与数据挖掘的联系来说，首先两者均将应用数学作为其研究的基础：在数量经济学中，建立经济数学模型的形式将外在客观的经济事件间隐藏的相互联系进行定量分析，而在数据挖掘中应用数学为其提供了普适性的方法论，例如数据挖掘的方法中的统计学方法，其可以简单分为回归分析、非判断分析等均需要通过大量的数学分析来实现。

（二）反映客观规律与联系

总体上来说，无论是数量经济学还是数据挖掘技术均是为了服务人们更好的进行生产实践来服务的，均是用来分析和判断事实背后的客观规律和相互联系。数据挖掘的目的便是为了深层次的挖掘数据中所隐藏的“知识”，例如在股票市场，先进的交易软件能够更快的处理和分析当前的股票市场，能够短期内进行市场预测，数据挖掘技术通过数据库分析和处理技术展现出来。数量经济学作用在现实生活中，其可以进行投入产出分析、费用效益分析以及电子计算数据模拟等。

（三）数据库作为主要研究对象

毫无疑问的是，在当前信息大爆炸的时代，数据库技术作为存取信息的最为高效的模式在数量经济学和数据挖掘中占有极为重要的地位。数据挖掘其通过对存储于数据库中的大量繁冗嘈杂的信息进行组合分解等方法获得有用的信息，数量经济学虽然仅仅是作为经济学的一部分，但显然其需要大量的统计数据作为研究支撑，为此数据库技术的更新换代与数量经济学和数据挖掘的发展相互促进、相互影响。

三、数量经济学与数据挖掘的区别500

（一）理论基础各异

数量经济学的理论基础为理论经济，数量经济学是将理论经济的理论概念进行外在的具象化，从外在的经济事实背后的数据分析得出经验公式与模型，其显然属于经济学的一部分，一定程度上来说，其经验公式仅仅适用于经济领域；数据挖掘技术其理论基础为单纯的应用数学，具有适用对象的普适性、大众性。

（二）实现机理各异

数量经济学其实现机理可以简单描述为在已有经济数学模型的基础上进行外在客观经济事实的分析，其主要需要通过大量的人力分析来完成，无法通过数据分析来发现新的数据模型；数据挖掘技术其最重要的特征在于对数据库中大量不完整的信息的推理关联分析，其能够发现存在在整个数据库中的事实未曾发现的模式，例如在每日的天气预报中，对每日天气的预测分析中将包含多种不同的影响因素，需要大量的数据库分析。

（三）对象领域各异

数量经济学的适用对象主要为经济学中存在的问题，显然具有一定的区域局限性，其通过数据分析得出的经济数学模型也仅仅适用于经济领域，而数据挖掘技术其理论基础为普适性的应用数学，范围实用性更广。

四、数量经济学与数据挖掘的技术应用

（一）数量经济学应用

数量经济学是量化了的经济学，其包含计量经济学和数理统计学。随着市场经济的发展，数量经济学影响着我们日常生活的方法面面，例如老龄化经济效应数理分析模型用来分析人口结构因素以及人口老龄化对我国经济成长潜力的影响，经济发展的灰色预测与模糊评价用来对于我国与世界各国的经济增长以及所面临的威胁机遇进行预测分析等。

（二）数据挖掘技术应用

数据挖掘技术所要处理的问题更广，显然其能够应用到的涉及面更大。例如数据挖掘技术主要被用在商业领域，尤其是在银行以及保险销售领域，例如在客户群体划分、客户流失分析以及客户信用记录分析等方面，其次在市场营销方面，数据挖掘技术更是大放异彩，例如著名的Bass Export利用IBM数据挖掘技术进行客户分析。

参考文献：

数量经济学例3

数量经济学内涵

数量经济学概述。随着经济的发展，单纯将研究重点停留在是什么，为什么的定性研究基础上，脱离了理论基础和数量分析，已经无法满足指导经济运行的实际需求。因此，有必要将经济变量之间的变动关系通过一定的数量关系表达出来。数量经济学应运而生。数量经济学是一门方法论体系的学科，为其他经济类学科在研究过程中提供一些分析工具以及具体的方法。研究人员和政府利用数量经济学探讨和研究的量化关系，可以有效地指导现实社会经济的运行，从而制定出相应的可靠计划和政策。

数量经济学与经济学的联系和区别。在我国，数量经济学由马克思主义经济理论指导，以质的分析为基础，用数学方法和计算技术研究经济数量关系。数量经济学属于经济学领域的一个分支学科。在数量经济学研究领域中，各界大都将研究重点放在经济运行机制以及具体的资源配置方式，其本质则是利益的分配和协调机制不同。由于利益不同，具体的表现形式将会存在一定的差异，主要表现在研究对象、前提假设、具体研究方法等当面的不同。

数量经济学在我国的发展情况

我国数量经济学发展起源。我国数量经济学的学科雏形最早于改革开放后产生。1979年，中国社科院副院长于光远召集了各学科的学者参加“开展数量经济研究，成立中国数量经济研究会”座谈会，大会中提出“经济数学方法”是可以成为研究领域名称的，然而并不适合作为学科名字。座谈会随即提出了十几项名称，最后于光远拍板命名为“数量经济学”，英文名叫“Quantitative Economics”。不久，乌家培为组长带队赴美国访问并学习，回国后他筹建了数量经济与技术经济研究所。中国第一家数量经济学研究机构就这样诞生了。

1984年10月10日至16日，全国数量经济研究会在合肥召开第二届年会，会上决定将“全国数量经济研究会”改名为“中国数量经济学会”，这一名称沿用至今。从此以后，数量经济学在我国迅速发展起来，并且在这个领域内出现了经济科学工作者同自然科学工作者相互结合的趋势。各类数量经济学研究机构、学术团体纷纷成立，国内各大高校都开始设立数量经济学专业或数量经济学研究方向，几乎所有的经济类专业都开设了计量经济学或数量经济学专业课程，尤其是在硕士生和博士生，计量经济学更是成为必修的核心课程。我国数量经济学的发展方兴未艾。

数量经济学在我国的发展线路。在1979年至今的30多年里，数量经济学在我国按照两条线路发展。一是数量经济学的理论方法研究；二是现实经济问题的应用研究。

在理论方法研究中，数量经济学的发展呈现出以下两个特征。第一，研究成果由早期的教科书和译著，转变为后期的专著和学术论文，且大多为经济计量学的内容；第二，从学术论文中可以看出，我国学者对数量经济学的研究由浅入深，技术含量由低到高。其中具有代表性的教科书有再版了多次的李子奈、潘文卿编著的《计量经济学》、赵国庆主编的《计量经济学》，译著则首推几位诺贝尔经济学奖得主的著作，如克莱因（L. R. Klein）独著或合著多本计量经济学的著作等。有代表性的专著和学术论文包括20世纪80年代和90年代的大量关于投入产出、线性规划、系统分析原理的著作，这时期的研究成果较多地带有前苏联经济学理论的色彩，不完全属于纯西方经济计量理论；20世纪90年代后，数量经济理论方法研究日益向纵深向下发展，各种预测算法、组合模型理论等层出不穷，这一时期的所有研究成果都是典型的经济计量方法论。

数量经济学在我国的另一条发展线路是对中国现实问题的应用研究。这类研究随着国内经济发展的不同阶段，体现出明显的时代特征。在20世纪80年代，数量经济学方法刚刚传入我国，学者的研究重点多在以计量方法解决当时的经济问题，如国民收入增长率的定量分析、钢板消费量和工业储量探讨等。进入20世纪90年代，中国又面临着一些新的热点问题，如经济全球化、国有企业改制、经济体制改制等。进入21世纪后，计量模型和方法在现实问题研究中的应用更加广泛，呈现出较强学术性。

数量经济学在我国的发展特点。数量经济学在我国的形成与发展，不仅引进了西方经济学的相关内容，还结合了我国的实际国情，将经济学分析的数理方法、计量工具和模拟技术统一在一起，为经济学研究提供了独特的方法论体系。这一方法论的形成及发展成为我国现代经济学发展的必要基础，也将为我国现代化建设增砖加瓦。

数量经济学在我国的发展方向与展望

数量经济学的应用范围将被拓宽。未来，通过对资源与需要、社会经济关系、理、经济信息以及价值判断等实际问题进行剖析，数量经济学的应用范围将被拓宽。延伸范围包括数理经济学中的博弈均衡理论，计量经济学方面的博弈模型参数的估计以及检验问题，以及模拟经济学中的非均衡、非稳定变量的研究。

更加注重量化分析。量化分析就是将一些不具体、模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到比较分析的目的。随着我国社会和经济的发展，在对经济的研究中将更加注重量化分析。在社会高需求的作用以及国际经济形势日益复杂的趋势下，更高级数的数量经济学将会成为主流，更多的人才也有望涌入这一学科及领域。

数量经济学例4

微观经济学和宏观经济学共同组成了现代西方经济学，宏观经济学主要是研究经济资源的利用，包括就业理论、通货膨胀理论、货币理论等，是从宏观的角度来研究整个经济体系的发展与走向;而微观经济学则是研究个体经济和活动，比如独立的生产个体户如何合理分配资源，才能使得单位资源所创造的利益最大化或者独立的消费者个体如何利用有限的收入条件购买到更多实惠的产品。研究显示，微观经济学在发展过程中受数量分析思想的影响比较大，可以说两者是相辅相成、共同发展的。

1微观经济学数量分析思想概述

微观经济学指的是以资源稀缺为前提，研究个体或企业的资源分配方式，并分析这种分配方式对整个经济体系的影响。微观经济学的研究主要分成三个部分:经济部分、市场福利部分以及策略部分。经济部分主要包括消费者经济理论以及企业经济理论;市场福利部分主要包括市场局部均衡理论、市场一般均衡理论以及社会福利理论;策略部分包括信息经济学、拍卖设计论、博弈概念论等。所以，微观经济学从内容上更多地体现了数字化趋势，而非文字化趋势，尤其是对于高级的微观经济学，基本是用公式和方程来进行假设和结论。方程公式相比几何语言虽然不够直白，但是其逻辑严谨性和推理实用性都比较强，得到的结论也准确可靠、有理有据。所以微观经济学在发展过程中所用到的研究方法一直都是数量分析方法，数量分析思想早已经慢慢融入到微观经济学研究当中［1］。

2微观经济学在现代遇到的新挑战

微观经济学自创立发展到现在，理论已经非常丰富，其研究的内容也很复杂。如果抽丝剥茧，微观经济学可以分为两个主要方面:(1)市场经济方面:微观经济学主要包括供求关系理论、市场势力分化和结构理论、市场核心理论、市场不确定性理论。这个系统中的市场均衡理论、市场失灵理论等都是高级微观经济学的研究范围。(2)个体经济行为:从个体经济的角度来看，微观经济学主要包括消费者理论、企业经济理论、企业竞争理论。这个系统中的个体决策理论、社会福利理论等都是在高级微观经济学的研究范围。微观经济学发展至今，其理论内容已经非常丰富，但是现代社会经济发展的复杂程度也不可轻视，所以现代微观经济学也面临着不小的挑战。

2．1经济理论的实际应用

微观经济学里面有许多种定理和公式，还有许多种经济模型和经济原理等，这些定理公式都是通过对多种经济问题的研究总结出来的，是微观经济学的精华所在，具有非凡的学术价值。但是在研究这些经济学定理公式时，都是预先设立了一个或者多个条件，只有满足了这些条件，才能将定理公式运用于其中。如果条件不符却强行使用，则会使结论发生较大的偏差，变得不准确。在实际情况中，由于经济情况受到各方面因素的影响，具备的条件太过复杂，无法完全满足定理公式的预设条件。有时候有部分条件满足，可以使用设置变量的方法，对经济模型进行改良，重新检测数据，但是这样还是会对研究的结论产生一定的影响。另外，有一些微观经济学的理论非常抽象，一般人很难理解，如果将这些理论投入到实际情况当中，很少有人能娴熟地运用，所以难以解决实际经济问题［2］。

2．2经济理论缺陷的完善

由于现实生活中的经济问题十分复杂，受到多种因素的影响，所以微观经济学理论还没办法完美地解释某些实际的经济情况，这说明微观经济学理论本身还存在一定的缺陷。理论的研究是一个慢慢发展的过程，理论的创新与完善都是在社会发展的过程中逐步进行的。微观经济学中某些理论在社会发展过程中被逐渐完善，但是还是存在缺陷未被发现，所以缺陷被完善的过程就是理论发展的过程，微观经济学的理论完善还有很长的路要走。

2．3经济行为的不确定性

在实际的经济行为当中，存在着“不确定性”，即人们无法确定某一经济行为是否会发生，也无法预知该经济行为发生以后会引发怎样的后果，对于该经济行为的发生概率、事件影响一无所知。所以在对实际经济行为进行研究时，永远只能围绕当前的研究目标展开，而无法确定下一个研究目标，这就使得研究进展受到了限制。

3微观经济学未来的发展趋势

3．1微观经济学出现新的学科分支

在当前经济环境日趋复杂的情况下，传统的微观经济学理论分析方式已经无法很好地满足现代社会经济的需求。经济数据分析是一项很精确的数据分析工作，需要对结论的可靠性和有效性做出保证。传统微观经济学的理论运用于实际经济问题时，可能会由于假设条件的不满足，使得理论分析所得到的结论与实际情况有所偏差。所以，需要对微观经济学的理论进行细化，创立新的学科分支，使其精确度提高，适应更多类型的经济问题［3］。

3．2微观经济学研究领域更广泛

随着微观经济学理论的发展，微观经济学已经不仅仅研究经济学问题，还能对其他领域的问题加以分析，比如以“家庭”为单位的生产生活研究，根据家庭每个成员的日常消费活动和生产活动来进行有效的资源分配，做出合理的决策等。

3．3微观经济分析与计算机技术结合

计算机技术与微观经济分析的有效结合可以使得微观经济的结论更加准确，且具有科学性。计算机在对经济数据进行分析时是按照特定的程序运行，期间会产生更少的错误，分析结果比较准确。

4结语

微观经济学发展至今，理论体系已经非常成熟，但是现代经济体系也是十分复杂，所以微观经济学理论的运用遇到了许多新的挑战。对于这些新挑战，微观经济学家要加强学术研究，增强微观经济学理论的实用性，为微观经济学的发展打下基础。

参考文献:

［1］王喜峰．国内数量经济学研究前沿———兼述中国数量经济学会2015年(福州)年会［J］．数量经济技术经济研究，2016，33(02):156～161．

数量经济学例5

本文用“数量法学”作为这门学科的名称。下面的内容，是作者对这门学科的基本认识。

一、数量经济关系与法

社会化经济关系是一种社会关系，因而科学地认识这种经济关系，不能脱离它的社会本性。同时，这种经济关系，又是依靠量的方面的测定、计算建立起来的。没有数量经济关系，便没有社会化经济关系本身。应当说，社会化经济关系又是一种数量关系：

1.经济现象之间确实存在数量上的依存关系。它一般表现为一个经济现象发生数量上的变化，另一个经济现象也会相应地发生数量上的变化。例如，货币投放量减少，基本建设速度、规模就会下降；商品价格降低，销售量就会增大；工资提高，企业利润率就会下降。这种数量经济关系分为两类；一类是具体关系值是固定的，表现为函数关系，另一类是具体关系值是不固定的，表现为相关关系，即对于一种经济现象的某一个确定的数值，另一种经济现象有多少个数值与对应。数量上的依存关系，是数量经济关系的基础。

2.经济关系是随时变化的，在这种变化中，存在自变量的变化对因变量的影响及影响程度问题。经济现象或经济现象标志的数量表现称为自变量，发生对应变化的变量为因变量。经济活动的目的是追求经济效益的最佳化，而最佳化过程本身就包含对变化的分析，即自变量的变化对因变量的边际影响。使目标函数如收入、成本、利润等函数最佳化（最大或最小）的自变量的数值达到最佳化，总是每一经济主体所遵循的原则。

3.经济活动主体总是有效地利用各种投入要素（生产要素）进行生产活动，因而把握投入与产出的数量关系。投入是企业生产过程中所消耗的物质资料和劳动；产出是企业生产的产品或劳务。企业通过投入产出分析，把握用以提品与劳务的生产体系的技术-经济特征，寻找能使成本最低的各种投入要素的优化结合方式。此外，价值（功能与成本或费用的比值）关系、盈亏关系等都是数量经济关系。

4.国家把社会劳动消耗多的最稀缺的资源优先分配经济效益最好的行业和部门，以生产效用最高的产品，其必不可少的，是对资源的边际收益进行估价。这种估价，不仅受目标函数的系数、约束条件的系数及常数的制约，而且还受约束条件的个数、决策变量的多少的影响。

社会化经济对法提出了统一调整的要求，传统法部门调整的局限性增大了，而数量经济又向法的调整机制提出了新挑战。法必须把数学作为自己的基础。在当代市场经济条件下，离开数学基础和数量表现的法，是不可思议的。

每个企业基于利益在自己的法制观念的支配下进行经济活动。如果它们都在法律规定的范围内活动，那么经济秩序可推定为良性的。但实际情况总不是这样。如用定量方法描述，则如下图：娬饫铮哂胁煌ㄖ乒勰畹钠笠凳*量用A、B、C表示，它们分别进行X、Y、Z经济活动。在某类经济法规规范下，X、Y活动为合法行为，Z活动受到限制。如果这类经济法规存在废改立情况变化，则X、Y活动受到限制，Z活动受到鼓励，那么便给不同企业的利益带来得失不等的后果。由此可见，对不同法制观念的企业进行分类，确定其经济活动模式，把经济法规实施对经济活动的影响定量化，从而能够对社会经济秩序作出符合实际的评价。

再进一步，应当讨论“合法”与“违法”的法定界限根由，我国环境保护法在第2章和第3章里，分别作出了“维护水质良好状态”和对污染环境的废气，“需要排入的，必须遵守国家规定的标准”的规定。那么，“污染程度”、“水质状态标准”这些标准值（临界判据）是怎样被确定的呢？法律规范与科学事实、临界判据有怎样的关系呢？

从自然科学的角度看，科学事实与标准值之间没有明显的分界线，已经学科论证。例如，二氧化碳的日平均浓度，现规定最高允许值为150微克／立方米。如果大气中二氧化碳的实际含量超过这个DO值，则被认定污染比较严重，如不超过，则不予认定。有的国家把一级水的DO值规定为7毫克／升。据此，DO值为7.1毫克／升的是一级水，而DO值为6.9毫克／升的则为非一级水。这是用标准值来划分科学事实。然而在实际上，这个DO值9毫克／升的则为非一级水。这是用标准值来划分科学事实。然而在实际上，这个DO值并不符合实际数据上的某些差别。这个观点，我们可通过构造隶属函数式加以说明：

A1（X）＝1x≥712（x-5）5

上式是DO值对于一级水的隶属函数。式中x是DO值的实际测值。从式中可以看出：DO实测值越大，对一级水的隶属度也越大，当x≤7毫克／升时，即完全属于一级水这个模糊子集。类似的，可以建立对于二级水的隶属函数关系。

A2（X）＝－12（x－7）5≤X＜712（x－3）3＜x＜50x≤3，x≥7

当DO实测值x＝5.5毫克／升时，A1（5.5）＝0.25，A2（5.5）＝0.75，根据隶属原则，即哪一个隶属度最大则归入啊一类原则，可断定属于二级水，而不属于一级水。这是仅就DO值而言的，实际上划定水质时有十几个参数。 联系上述DO值，从科学事实看，如果二氧化碳的日平均浓度为149.9毫克／立方米，不能说污染不严重；如6.9毫无／升为非一级水，则在科学事实上，7.1毫克／升与6.9毫克／升的水质状态，几乎无甚差别。

尽管如此，法律不能不明确规定临界判据而听任科学工作者的解释或长官决定。1906年，美国国会制定了《洁净的食品与药物法令》。议院委员会解释说：“某些物质是否有毒或有害健康的问题，议案中不做规定，而应在专门的无偏见的科学权威指导下，经过最认真的调查分析、检验、实验和彻底的研究之后，留待部长决定”。这种把“物质是否有毒或有害健康的问题”的鉴定权留给科学家的规定，产生了深刻的弊端，而留给部长决定，因为他们缺乏专门知识，是无力处理这些复杂的科学技术问题的。因此，在科学论证的基础上，通过法定程序，由法律确定标准值，便成为一件十分必要的事情。

对“科学事实-标准值-法规范” 这一动态过程的上述简单描述表明：标准值的确定，应建立在对科学事实充分论证的基础上，法律必须把科学事实与标准值分开，并明确将标准值规定为临界判据，使之规范化，作为合法与违法的法定界线。

在这一动态过程中，我们看到，数量范畴对于法律规范的形成，起了多么关键的作用。正是数量范畴，揭示了法规范与自然科学之间的联系，并在它们之间建起了一座“桥梁”。* 法学理论运用数量范畴的客观依据，是社会过程质的规定性与量的规定性的统一性。任何社会关系、社会范畴、社会规律，都可以表现为度，即体现着一定的量。研究社会过程的量，意义在于通过揭示社会现象的关系和比例，加深对其质的认识。有的学者指出：只有当一种社会关系的本质被理解得相当充分，达到可以通过模型将其数字形式化的程度时，数量范畴才能起到认识的作用。

二、数量法学的学科特征

作为新学科、边缘学科的数量法学的产生，归根结底，是由自然科学和社会科学的相互渗透决定的。可以认为，自然科学与社会科学日益结合，是当代科学发展的显著特征。在当代，科学转化为直接生产力，并日益“深入”社会生活的各个领域。“科学-生产-社会”的一体化过程正在形成并展现了无限广阔的前景。

在“科学-生产-社会”一体化过程的基础上，以研究自然界发展、变化规律的自然科学和以研究人类社会发展、变化规律的社会科学，出现了两者相互“融合”的状况。在这一融合过程中，它们的接合点越来越多，它们之间的界限模糊起来。马克思曾预言，“将来，依照人文科学包含自然科学的程度，自然科学也将把人文科学包含在自身，这将是一门科学”。马克思的这一真理性认识，给人们带来了建立和研究数量法学这“一门科学”的极大兴趣和创造力。

数量法学具有自己的研究对象。数量法学，是运用数学方法和计算技术研究社会关系的法律调整规律的科学。数量法学是相对独立的法学领域。与现在的一般法学部门不同，它不囿于本部门法律的定性研究，而是对整个法律体系在定性研究的基础上进行定量研究。它的高度概括性和定量化，它与社会学、经济学、数学的紧密联系，使它能够深入到法的量化之中，回答许多场合超越法律形式之外的内在根据问题。这里，应当对数量法学的研究对象给予确切的说明：

1.数量法学不仅仅研究法律形式及法律形式的结构，它首先要研究法律形式的发生、发展、转化和废止以及发挥调整作用的数学基础和数量表现；

2.数量法学不仅仅研究社会关系的法律调整规律，它特别注意研究社会关系中数量关系的规律，研究法律调整数量关系的固有规律。

3.数量法学不仅仅研究某一法部门的内容、经济学内容和数学内容，更重要的，它的研究是跨法学部门的，跨经济学、数学学科的，具有跨部门、跨学科的“双跨”性质。

然而，上述研究客体并不是孤立存在、彼此无缘的，它们相互制约、相互转化、相互渗透，共处于数量法学统一体中。任何一门科学统一体，都有自己的逻辑起点。社会关系-数量关系-法律关系的相互联系机制，应当是数量法学的逻辑起点。对于这种联系机制，这里用“数量社会法律关系”表述。作为数量法学逻辑起点的数量社会法律关系，其含义如下：

（1）它是一种法律关系，即被法所规范而形成的社会关系。因此，逻辑起点应限定为法律关系，而非社会关系、数量关系。数量法学理论体系由此而始。

（2）它是社会关系被法规范后所形成的社会法律关系。这里的社会关系是法的调整客体。

（3）它是数量社会关系被法规范后形成的法律关系。这里的社会关系，不是一般意义上的社会关系，而是决定于并表现为数量关系的社会关系。

这样，可以说数量法学的逻辑起点，是数量社会关系被法调整后所形成的数量社会法律关系。

马克思认为，“一切科学只有成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步”。数学在法学领域的应用，主要有两个方面：一是应用数学分析方法，处理资料，设计立法；二是建立数学模型，定量地解决立法及理论研究中遇到的问题。这两个方面不是彼此孤立的，而是密不可分。所谓定量分析，是用抽象的数字符号描述社会过程的某些主要因素或基本量及其相互关系。它们为具体解决法律系统在各种情况下的动态反应提供有效工具。定量分析包括数学方程、图象和表格、数理逻辑等。

法的定量分析以数量分析为基础。其方法论原则是：第一，寻找联系和前提，而且应当是联结的基础。这条主线应贯穿体系的始终。第二，寻找联系的中介。这个中介，可以理解为“桥梁”。这个“桥梁”是社会。通过该“桥梁”，把法与数学综合起来，使之形成一个具有新质的统一体。第三，寻找这个综合体的表现形式。新质不是各自原质的机械复合，因而它们的表现形式也在这里发生了转化，演变为由新质所规定的新的表现形式。这个理论环节复杂的、多样化的表现形式，体现在整体上，称之为“法的定量分析”。

法的定量分析程式如下图所示：

数量法学有自己的研究方法：以唯物辩证法为方法论原则，除一般科学方法和传统法学方法外，它特别注重于数学方法和“新三论”方法。

在法的领域，数学方法具有广泛适用性。在国民经济和社会发展计划法中，涉及平衡法、经济数学方法、经济数学模型等；在基本建设法中，涉及线性规划、非线性规划、动态规划、群控论、矩阵模型等；在财政信贷法中，涉及平衡表、数学模型、自动化计算等；在科技法中，涉及网络模型、网络图式、指标计算、标准化方法等；在农业法中，涉及平衡表、矩阵模型、线性规划、几何图型、曲线图、平面图等；在物资法中，涉及经济数学方法、现代计算技术等；在资源法中，涉及平衡表、自动化计算、统计方法、总图等；在商业法中，涉及平衡表、统计方法、需求弹性计算、经济数学模型；在劳动法中，涉及指标计算、综合技术经济分析、综合指数法、因素法、定额法、平衡表等；价格法中，涉及平衡表、经济数学模型、概率论、需求弹性计算等；企业法中，涉及数学模型（应用最广泛的是统计模型）、线性规划、平衡表等。此外，在民法、行政法、刑法、诉讼法等部门法中，数学方法亦有相应的应用。

在数量法学理论中，任何排斥或过高估计数学方法的思想，都是片面的。数学只研究现象间的数量关系和数量表现，不能揭示现象相互联系的性质；而且，它不能对法的领域所有问题作出回答，其应用又受制于人的主观目的性；数学只是一种工具、一种方法，而不是思想，它无法揭示社会行为和法律行为的本质。然而，这并不影响我们认识吸收和运用数学方法的必要性、可行性。我们的基本态度应当是：探讨运用数学方法与运用传统法学方法的关系，寻找理解和运用数学方法的途径、方式和条件。

系统论、控制论、信息论是横断学科，具有方法论功能。采用“新三论”方法，是由“新三论”的普遍性和“新三论”方法本身的普遍方法论意义决定的。用“新三论”方法解决法律课题，是改进法学理论研究方法的新尝试。

数量法学理论把法规范、法制度以及法观念和法律关系作为集合体加以研究。在数量法学理论那里，它们的功能、结构和行为都必须按照一定目的和一定方向实现整合。数量法学范畴体系，包括一般范畴、共有范畴和自有范畴。当一般范畴、共有范畴特别是共有范畴引入该范畴体系时，其功能、结构和行为都发生了变化。在系统论方法面前，如果指望靠单纯变换一下概念、变换一下说法就可以解决创建起数量法学理论的问题，那就错了。利用系统论方法进行理论研究，相关法学领域间已有的人为的界限将趋于消失。

社会活动复杂多变，谁能理出头绪来？在法秩序上，一个确定的宏观状态可以由许多不同的微观状态来体现，而且一个确定的宏观状态与一定的微观状态相对应。这些微观状态由于主体的活动而不断变换着，很难断定法秩序在某一时刻究竟以何种微观状态出现。而且，在这一时刻微观状态改变了许多次，各种微观状态都有可能出现，并且出现不止一次。在一定的宏观状态下，不规则的混乱状态越多，社会的熵就越大。利用熵原理识别社会活动的“自发过程”、“可逆过程”或“不可逆过程”、“不能发生”等状态，从而用立法手段加以调节，以确定某一时期社会活动的方向和限度，使法秩序处于理想状态。此外，“反馈”概念可以用来研究法实施的社会后果。

总之，数量法学理论领域采用控制论方法，在把社会总体运行的法律调整当作一个系统的基础上，研究其组成系统与子系统间的协调关系和反馈联系，研究对社会进行控制、指挥的规律，研究法律调整机制内部各个法规范、法制度的作用及相互作用原理，就能回答社会良性运行的最优法律调整问题。

研究立法，特别是研究法实施的社会后果，把握信息系统的阶段（流程）和信息系统的构成是必要的。姟迹耍龋玻啊*从上列信息流程看，信息由社会运行系统和执法系统产生。对于形成于上述系统内部、外部的信息流，应由一定组织机构及有关职能部门负责收集，经分门别类地汇总后，进行处理。处理的原则是信息内容的可利用性。在信息源、信息的收集、信息的处理、对处理的信息的评定等诸信息阶段中，存在信息的传递问题。

信息流程是通过信息系统的各个组织实现的。因之，须应确定信息的收集组织，处理组织、传递组织和评定组织等信息系统的“硬件”构成因素。这是利用信息论方法研究数量法学理论时不可忽视的方面。立法机构的研究室、政府部门的研究室等，是目前立法、执法主要信息系统，但由于收集、处理、传递和评定等职能集于一身，缺点甚多，因此，应对上述机构信息系统的“硬件”加以改进。

三、数量法学的研究领域和主要任务

从数量法学的研究对象来看，确定这一学科的研究领域，对于它作为一门独立的专门法学的发展，具有重大意义。

数量法学的研究领域，可分为宏观研究领域和微观研究领域两个方面。

在宏观研究领域，数量法学研究法与社会的交互作用，揭示在社会基本过程中法调整数量社会关系的基本规律。宏观数量经济关系，是总合社会经济关系，是其相应的经济变量的全社会加权总数、平均数或比率数等之间的相互关系。包括经济增长、经济周期、失业、通货膨胀、国家财政、国际贸易等，以及国民生产总值和发展速度、国民收入、社会消费、利息率、就业人数和失业率、国家预决算和赤字、进出口贸易和国际收支差等之间的相互关系。因此，宏观数量经济关系可称为总量经济关系。法如何调整总量经济关系，是数量法学的重要研究领域。

例一，价格立法的定量分析。

价格是经济活动的焦点，价格法在数量法学占有重要位置。在价格立法中，人们往往依据“供给与价格成正比，需求与价格成反比”的原理来调整价格的升降。可是在定量分析中，商品的需求量同其价格并不是按“比例”变动的，而两者的关系是反向依存关系。那么，需求量与价格的反向变动是否存在规律性？价格变动后需求量的变动幅度怎样？价格立法为何必须考虑价格调整后需求量的反应程度？

在一定条件下，价格是实现价值、调节供求关系的关键因素。因此，在价格立法中，特别是关于定价、调价立法中，除了考虑商品价值、国家经济政策等因素外，必须考虑商品的供求弹性。只有这样，才能制定出合适的价格水平和调价幅度的规定。

对于大多数产品，价格弹性都处在－0.001到－10之间。但为制定决策，往往将需求的价格弹性按其绝对值的大小，划分为弹性需求（｜ep｜＞1）、单一需求（｜ep｜＝1）和非弹性需求（｜ep｜＜1）三个范围。在需求曲线的弹性部分，边际收入为正值；在需求曲线的非弹性需求部分，边际收入是负值；在需求曲线的单一弹性点，收入达到最大值。也就是说，在非弹性需求范围，降价要减少收入。

可见，在决定定价标准或变动价格时，一定要注意产品需求的价格弹性在不同价格水平上的数值。在有些情况下，特别是在对外出口时，要获得更多利润，是绝不能在产品需求曲线非弹线部分降价的。即使在需求曲线的弹性部分，也不一定增加收入，因为降价行动是否有利，还取决于新增产量的边际收入是否超过了新增产量的边际成本。

价格立法，必须考虑需求的价格弹性。现实价格关系领域的突出问题，是农副产品购销价格倒挂和矿产品、原材料价格偏低，存在财政补贴。在研究提价的立法决策时，不可避免地涉及到价格弹性问题。若弹性很大，价格提得过高，就会使加工制造业受到影响；若弹性很小，价格提得不够高，就不能解决庞大的财政补贴问题。

事实上，要较好地实现调价目的，还必须注意研究矿产品、原材料价格、主要农副产品销售价格的交叉弹性。交叉弹性是用以测量一种产品的价格变动对另一种产品需求量的影响程度。例如，原煤价格上升会增加消费者对电的需求，原油提价会减少消费者对液化气的需求。其增加或减少的程度如何，可用交叉弹性来测定。根据交叉点弹性的计算公式，当 I＝C的情况，即：

ec＝QyXc.XcQy

根据交叉弧弹性的计算公式，当I＝C的情况，即：

c＝ΔQyΔXc.X″c＋X′cQ″y＋Q′y

交叉弹性不但可以测量需求量变化的程度，而且还可以测量两种产品间的关系，即据以判断两种产品是互替品或互补品，或互不相干的产品。当两种产品之间的交叉弹性为正（ec＞0）时，这两种产品为互替品，表现为一种产品的价格与另一种产品的需求量变动于相同的方向；当交叉弹性为负（ec＜0）时，则这两种产品为互补品，表现为其交叉的价格与需求量的变动成相反方向。若两种产品的交叉弹性为零（ec＝0）或接近于零，则表示它们是互不相干的。

在制定定价或调价的规定时，还应注意到产品供给的价格弹性。

供给的价格弹性是测量价格的变动而引起供给量的变动程度的。其定义为：

供给的价格弹性＝供给量变动的百分比价格变动的百分比

＝ΔGyΔXp.XpGy

供给的价格点弹性是测量供给曲线上以一点为基准的弹性，在点弹性计算公式中，当i＝P的情形，即：

Ep＝Gy／GyXp／Xp＝GyXp.XpGy

供给的价格弧弹性是测量供给曲线上两点间所含弧的弹性。在弧弹性计算公式中，当i＝P的情形，即：

p＝（G″y－G′y）／（G″y＋G′y）2（X″p－X′p）／（X″p＋X′p）2＝ΔGyΔXp.X″p＋X′pG″y＋G′y

有些资源是有限的。用于生产某种产品的数量多了，用于生产其他产品的数量就要相应减少。当用定价或调价的法律措施来增加某种产品的供应时量，很可能导致另外一些产品的供应不足。

总之，价格法规应当在利用弹性理论对定价标准和调价幅度进行准确地计算后，方能制定出来。法律措施适当与否，不仅仅关系到某些产品过剩乃至积压或某些产品供不应求问题，更重要的是关系到生产和流通过程的有序性或无序性，关系到整个国民经济运行的状况。

例二，国家组织社会生产立法的定量分析。

企业在定时期内，生产什么、生产多少、什么时间生产等一系列问题，从根本上说，要根据市场对产品的需要情况而定。但从总体上讲，社会生产为国家组织社会生产的立法所制约。立法目的在于，不断扩大生产规模，调整产业结构，提高生产力发展水平，以满足市场需要。市场对产品的需求随着影响需求的诸因素，如产品价格、消费者收入、相关产品的价格等因素的变动而变动，因而在生产立法中，不仅要知道哪些影响需求的因素发生了变化及其变化的幅度，而且还要把握单位变化对产品需求的影响程度，即其弹性的大小。

需求的收入弹性在组织生产立法中的应用，可有两种情况：

第一，人均收入已增加（如全国普调工资）。在这种情况下，应通过法律措施，及时调整企业生产能力，尽量满足市场需求，但也不能“大干快上”，盲目增加生产，而要对需求量的增加有可靠的测算。其计算公式在已知产品的娛杖氲裕濯保ɑ颉迹粒耍澹姜保凳保捎晒剑濯薄郑éぃ血*y／ΔX1）。（X1／Qy）导出，即：

ΔQy≈e1.ΔX1.QyX1

第二，预计人均收入将有一定量的增加。这时应根据将要出现的需求情况，要求企业做好增加生产的准备。对于需求量很大，企业生产能力又有限的产品，要组织提前生产。如在农作物即将成熟的时候，就应比较准确地预计出农民人均收入的增长幅度，根据这个增长额和需求的收入弹性值，计算届时需求量。其计算公式与上式相同，只不过这里的ΔX1值是一个估计值。

上面的计算公式都是根据某个自变量的改变量来求需求量的改变量。实际上也可以从点弹性的定义式出发，求得表示需求量Qy与某个影响需求的自变量Xi之间关系的计算公式。因为需求量Qy对自变量Xi的弹性，是在除Xi之外所在其他变量均保持一定数值不变的情况下，反映Qy受Xi变化的影响程度的。因此，点弹性的计算公式也可以写为：

ei＝dQy／QydXi／Xi

将此式变形为：

dQYQY＝eidXiXi

并对两端取不定积分：

∫dQYQY＝ei∫dXiXi

可得

lnQY＝eilnXi＋lnK（K为常数）

即：

Qy＝KXeii

此式即为从点弹性定义式出发推得的需求量QY与自变量Xi间关系的数学模型。在这个模型中，常数K可通过将变化前的Xi与Qy值代入上式确定。因此，只要知道在自变量Xi的某一数值下的点弹性ei的值，就可以计算出相应的需求量Qy的值来。但应当注意，上式一般说来并不是Qy与Xi所真正遵循的那个数学模式。它只不过是在Xi的一个较小的变化范围内对Qy与Xi之间关系的一种近似替代。所以，上式同前面的几个计算公式一样，当Xi的变动不很大时，计算结果的准确性才能高。

可以认为，除了其他决定因素外，关系鼓励和支持某些产品生产的法、关于限制某些产品生产的法和关于停止某些产品生产的法，都不能不建立在弹性分析的基础上。

例三，投资立法的定量分析

国家为了大量境加产品的供应量，需要通过追加投资来扩大生产能力。投资额的多少，主要是由计划期产品的需求量决定的。而产品的需求量从长期看，主要取决于产品本身的价格、消费者收入水平和相关产品的价格。在计划期内，如果价格和购买力都保持现有水平不变，则其对产品的需求量是容易测定的，从而投资规模也随之确定。但从长期看，无论是价格还是购买力都可能发生较大变化。如果价格和购买力的变动情况可测定，那么与之相应的投资规模，可借助于需求的有关弹性加以测定。

假设相关产品的价格发生了变化（设其提高），那么如果此产品与计划扩大产量的产品是互替品，则由这两种产品的互替性可知，在其他影响需求的因素无大变化时，其需求量必定增加。如果此产品与计划扩大产量的产品是互补品，则由这两种产品的互补性可知，在其他影响需求的因素无大变化时，其需求量将减少。由相关产品提价所引起的计划扩大产量产品需求的增加或减少的量究竟有多大，可利用交叉弹性来计算。

假设产品本身的价格发生了变化，那么在其他影响需求的因素不变的情况下，其升降将直接影响产品需求量的增减，而增减量的大小是由产品的价格弹性决定的。美国在1973年能源危机时期，由于燃料成本激增，电力公司不得不提高电的价格，但立即产生一个问题：价格的增加会使需求量减少多少，从而使将来对生产能力的需求量减少多少，即对电力建设投资影响如何？从建设发电能力所需的时间特别长和动力不足会引起经济失调这两方面看，对于电利公司和国家来说，都是十分重要的问题。解决这一问题的关键，是测定电力需求的价格弹性。

假设购买力（这里主要指人均收入）已经发生较大变化，则必将影响未来对产品的需求。其影响程度，可利用需求的收入弹性来估算。

在投资立法中，计算需求量的改变量的公式与在组织生产立法中相同。区别仅在于组织生产立法中，它是用以解决现实生产量的问题，而在投资立法中，它是用以估计未来对生产能力的需求。

例四，供求平衡立法的定量分析。

在“短缺经济”下，产品供不应求，而在短时间内又不大可能大幅度增加供应量的现象，是经常出现的。要使供求达到基本平衡，无非有两种法律措施可供选择：要么颁布提高价格的法规，要么颁布实行凭票证供应的法规。但究竟在两者中选择谁呢？归根到底要看产品在现行价格水平上的价格弹性有多大。1973年能源危机时，美国政府在研究解决石油产品供应不足问题时，发生了激烈地争论。有些人主张采取提价措施，他们认为价格上涨到一定程度就会大大降低需求，从而达到供求平衡；而另一些人则认为，大幅度提价能使供求平衡，但这在广大消费者那里是通不过的，所以主张采取配给制来代替石油产品市场机制的调节作用。其实，表现在立法上的争论其实质是石油产品价格弹性的大小问题。

一般说来，这类问题可作这样分析：设Xp为产品现行价格，Qy为与价格Xp对应的产品需求量，X′y为产品目前最大供应量，X′p为与需求量Q′y对应的产品价格，ep为现行价格水平上的产品的价格弹性。由点弹性的近似计算公式：

ep≈ΔQyΔXp.XpQy＝Q′y－QyX′p－Xp.XpQy

可推得：

ΔXp＝X′p－Xp≈（Q′y－Qy）。Xpep.Qy

在上式中，Xp、Q′y是已知的，Qy是容易测定的。如再假定知道了ep的值，就可以求出涨价的幅度ΔXpo如这个幅度是在可以接受的范围内，则可以采取调价的法律措施使供求达到平衡，否则就要实行凭票证供应的法律。

在微观研究领域，数量法学研究社会组织的的数量社会关系的法律调整问题，揭示社会组织在具体活动过程中法调整数量关系的具体规律。微观数量社会关系，是单个主体内总社会关系，是其相应的社会变量的单项数值的确定及其相互关系。从这个角度说，微观数量社会关系是公民、企业等组织内部的数量社会关系。微观数量社会关系的法律调整，是数量法学的重要组成部分。

例一，企业设立立法的定量分析

企业设立，是企业法律关系的开始。然而，设立什么样的企业，其投资效果如何、风险怎样，这既关系到企业利益，又关系到国民经济总体利益，不能不通过立法加以规定。“压缩固定资产投资规模”、“清理在建项目”、“砍掉一大批楼堂馆所和非生产性建设项目”的规定，是以风险分析为依据的。

风险是指某种不利事件发生的可能性。风险是与出现不利结果的概率相关联的，出现不利结果的可能性越大，所冒的风险也就越大。法一般是就确定性事实制定的，但有些法规是在不确定条件下制定并实施的，即立法者在不完全把握该法规调整后哪些事实能够发生及其影响如何的情况下，从若干立法设计中选择出一个立法方案来。在经济领域，立法中普遍存在不确定性，以及这种不确定性所带来的某种不利后果的可能性，要求数量法学探讨风险概念，并对风险进行定量分析。

在企业风险决策问题上，有两点是通常要加以考虑并作为判别根据的，一是收益期望值的多少，二是效用期望值的大小。

任何风险型决策，都有多种自然状态（它可能是不同的经济景气状态或不同的需求情况等）和多种可供选择的方案，以及各种自然状态发生的概率和各姼龇桨冈诓煌匀蛔刺碌氖找嬷怠C扛龇桨傅钠谕凳侵父梅桨傅募尤ㄆ骄*值，权数就是概率。所以方案的期望值是方案各种自然状态发生的概率乘上相应的收益值之和。用数学公式表示，即：

Vi＝∑nj＝1PjVij（i＝1，2，…，m）

式中：Vi为第i个方案的收益期望值；

Vij为第i个方案在自然状态Si下的收益值；

P为自然状态Si发生的概率。

所谓以收益期望值为标准进行决策，就是先分别计算出各个方案的收益期望值，然后从中选择收益期望值最大的方案为最优方案。

对于不确定情况下解决复杂问题的决策，通常采用“决策树”技术。所谓决策树是指各备选方案在不同自然状态下的收益值，及各种不同自然状态出现的概率，通过不断分析比较各分枝的预期值，最后找出最优方案。由于这种决策图酷似树枝，故称“决策树”。

具体地衡量每个方案的风险程度，可以“标准差”为衡量尺度。标准差的求法是：

期望值V＝∑nj＝1（PjVj）；离差Δj＝Vj－V

每个离差自乘得出平方离差，再用平方离差去乘有关结果的发生概率，再将这些乘积相加，即：

方差δ2＝∑nj＝1Pj（Vi－V）2

取方差的正平方根得标准差，即：

标准差δ＝∑nj＝1Pj（Vi－V）2

是兴建生产适销对路产品的企业，还是建楼堂馆所，通过决策术技术，然后计算两方案的预期净现值，可以得出建楼堂馆所的净现值较高的结论，但通过风险分析，却得出建楼堂馆所风险较大的结论。在此基础上，再考虑社会条件、技术经济条件等因素，则可决定采用兴建企业这一方案。可以说法律规定“砍掉一大批楼堂馆所和非生产性建设项目”的规定是有科学根据的。

例二，企业投入产出立法的定量分析

企业的投入产出，是重要的企业立法领域。投入产出分析，是企业立法的基础和必要工具。对于立法来说，研究生产要素的投入量与产出量之间的关系，以及各种投入要素之间的相互替代关系是重要的，但研究各种生产要素或各个生产部门在生产过程中的相互关联，及这些关联对产出的影响问题，更为重要。分析和解决这类问题较为有效的方法，是产业关联法，或称投入产出法。利用这种方法，一般说来，首先要编制反映各种生产要素或各个生产部门间联系状况的投入产出表，然后，根据表中给出的相互依存关系，确立数学模型。对于企业的投入产出分析来说，比较常用的是静态的开放式的价值模型。

利用投入产出分析，可计算计划期企业各种产品的成本，盈利和价格。这就为企业在成本、利润、价格领域的守法行为奠定了实际基础。成本法中关于成本构成的规定，国营企业固定资产折旧试行条例中关于提取折旧的范围、计算和提取折旧的依据和方法及折旧率和单位折旧额的规定，价格法中关于企业定价原则、方法的规定等>，！

宏观数量社会关系与微观数量社会关系是一个不可分割的整体，两者相互依存、相互制约。统一的数量社会关系要求统一调整的法律。因此，在数量法学那里，宏观研究领域、微观研究领域只是思维抽象上的划分。

数量法和数量法学的出现并不是偶然的，它反映了当代市场经济条件下立法、司法和执法的需要，反映了法学新发展的需要。为适应这种需要，数量法学应确定下述研究任务：研究法与数量社会的关系，解决法与社会的协调发展问题；研究数量社会关系对立法的影响，为立法科学化提供可靠依据；研究世界各国数量社会法律调整的规律，以探索某些法律形式上趋同化的途径、方式；研究调整当代社会关系的综合法律措施，利用数学方法和新三论方法寻求最佳法制方案

四、数量法学的分支学科、结构及未来发展

同其他学科一样，数量法学也是由若干分支学科组成的，其结构为“多枝树”结构。当前，数量法学主要是运用自然科学、法学和有关学科的理论和方法来研究法学定量分析问题，使之形成相互渗透、交叉的分支学科。

以法的调整领域划分，数量法学可有数量国家法学、数量经济法学、数量民法学、数量行政法学、数量刑法学和数量程序法学。其处于主导、统领地位的总合性学科，是数量法学原理，它是从总体上研究立法规则和法律程序的数学问题，研究数学模型在法学上的应用。

数量国家法学，以宪法和国家基本制度为对象，研究社会制度、政治制度、经济制度等国家基本制度的产生和发展、组成和结构、调节和控制。主要研究国家制度的组成、结构、演进的数量基础，研究制度质量、数量的调查、评价和预测，以及制度质量、数量变化对社会进步的影响。

数量经济法学，以数量经济关系的法律调整为对象，研究法律与主体作用其中的数量经济的相互作用的机制和规律。主要研究领域是：数量经济中的法律问题和法律中的数量经济问题。分支学科为以数学为基础的法经济学和经济法学。数量经济法学在数量法学体系中居于优位地位。

数量民法学，以数量民事关系为对象，研究基于民事主体的活动所形成的日常生活关系中的数量关系，研究其存在的形式，转化的规律，研究消除不良民事活动影响的技术措施和途径。

数量行政法学，以数量行政关系为对象，研究行政机构、行政行为与数量关系的相互制约，相互作用原理，研究行政立法和行政行为的科学依据，从而为依法行政提供最佳法律环境。

数量刑法学，以数量刑事关系为对象，研究犯罪构成、刑罚的数学基础，研究犯罪对社会有害影响的评价及其防范措施的科学性。主要研究犯罪的动态和侵害社会的机理，求解犯罪因素和犯罪条件，预测犯罪对社会损害的近期反应和远期效应，研究刑罚的适法性、科学性。

数量经济学例6

《新帕尔格雷夫金融大辞典》关于“热钱”（Hot

Money）的定义是：“在固定汇率制度下，资金持有者或者出于对货币预期贬值（升值）的投机心理，或者受国际利率差明显高于外汇风险的刺激，在国际间掀起大规模的短期资本流动，这类流动的短期资本通常被称为热钱（游资）”。可见，此权威定义突出热钱的两大特点：一是国际热钱的短期性，二是固定汇率制的背景。也就是说，国际资本预期一国或地区固定汇率无法持续时，通过做多或做空获取汇率大幅波动的收益；或者国际资本预期一国或地区固定汇率将保持不变（波幅很小）时，为了获取该国或地区的利差收益而投机。

用“错误与遗漏项”估算热钱规模属无稽之说

估算热钱规模的最简单方法是看国际收支平衡表中的误差与遗漏项，如果该项为负，说明存在资本外逃，如果该项为正，说明存在热钱流入。

国际收支平衡表旨在记录一个国家居民与非居民之间所发生的所有经济往来，理论上讲，该表收支永远应该是平衡的。但实际上由于统计资料来源、统计口径、各种货币换算产生差额等问题,

不可避免地会发生一些误差。为此,

专门在国际收支平衡表中设计了一栏――误差与遗漏,

用这个平衡项目来进行调整。当收入数字大于支出数字时,

就将差额列入“误差与遗漏”项目的支出方面;

当收入数字小于支出数字时,

就将差额列入“误差与遗漏”项目的收入方面。这样,

整个国际收支平衡表就始终处于平衡状态了。但是,

误差与遗漏必须是有限度的,

否则就不能称其为误差与遗漏。国际货币基金组织认为,

如果误差与遗漏超过了贸易总额的5%

人们就必须认真分析造成误差与遗漏项目过大的原因,

并采取必要措施,

防止其对本国宏观经济造成冲击。

误差与遗漏项＝外汇储备变动额－（经常项目＋资本项目）。统计数据显示用这种方法估算的中国热钱规模：2001年为49亿美元的热钱流出，2002～2004年分别出现78亿美元、184亿美元与270亿美元的热钱流入，2005～2006年分别出现168亿美元、129亿美元的热钱流出，而2007年的热钱流入为164亿美元。

运用错误和遗漏项来估计热钱的规模缺乏理论根据，因为该项目本来是为了实现国际收支账面平衡而设立的，与经常项、资本与金融项及储备资产项相比，错误和遗漏项是最不重要的。错误和遗漏产生的原因是由于统计资料来源、统计口径、各种货币换算产生差额等问题所导致，它本身可以通过提高统计水平等手段而减少，但热钱则是为了盈利而流入的短期资本（理论上可以在资本和金融项中予以统计），两者并没有多少关联之处。

另外，错误和遗漏项在发达国家的国际收支平衡表中占贸易总额比率通常不超过5%，否则就应当研究其形成的原因。中国2007年国际收支平衡表中错误和遗漏项占贸易总额比例仅为0.6%，如果据此判断，中国热钱根本不足为虑。

以错误和遗漏项衡量中国热钱流入的数量结果也不可信，在2005年中国实行人民币汇率改革之后，人民币升值预期更加明显，而且预期升值幅度较大，尽管当时中美利差为负值，但2006年中国股市升幅居世界第一位，汇率升值与资产升值同时存在，对国际资本具有极大的吸引力，2005年、2006年的热钱流入不可能是负值。可见，以错误和遗漏项衡量国际热钱既没有任何理论根据，也不符合现实。

用“热钱＝外汇储备增加额－贸易顺差－FDI”估算热钱规模缺乏现实依据

估算热钱流入规模的最常用方法是用外汇储备增加额减去贸易顺差与FDI。差额为正表示热钱流入，为负则表示热钱流出。此方法假定贸易项和FDI中不包含热钱。

用这种方法估算的热钱流入规模为：2001年和2002年分别出现228亿美元和10亿美元的热钱流出；2003～2007年各年分别出现369亿美元、1141亿美元、470亿美元、5亿美元、1172亿美元的热钱流入。值得注意的是，2008年第1季度流入中国的热钱达到851亿美元，增幅令人侧目。

同样，2006年是中国A股市场高速成长以及人民币对美元持续升值的一年，热钱应该大规模涌入，但按这种方法计算的2006年热钱流入规模仅为5亿美元。这说明用外汇储备增加额减去贸易顺差与FDI之和的估算方法也存在严重问题：该方法假定贸易顺差和FDI中不包含热钱，这将明显低估热钱的数量。

对该方法另外两点批评是：第一，外汇储备资产是由美元、欧元和日元等资产构成的，而外汇储备是以美元计价的。因此，外汇储备的增加额可能反映了欧元与日元对美元升值的收益，而非贸易顺差和FDI带来的资金流入；第二，中国国内缺乏对FDI的统一数据，例如近年来商务部和外管局的FDI数据存在较大差异，FDI数据的不准确将会导致热钱估算结果失真。

在资本项未完全开放的中国，外汇储备增加主要依赖于贸易顺差，如果认为贸易项不包含热钱，则中国就没有热钱存在，研究热钱就失去了现实意义。

自相矛盾的长线投机资金说

唐旭等人是利用长线投机资金来衡量中国热钱的代表，但他们对热钱的定义和长线投机资金的定义存在巨大的差异，在学术上表现了前后不一致性。他们将热钱定义为：“以获利为目标,

以投机交易为手段,

在国际间迅速流动的大额短期资金。热钱的特点鲜明：一是资金量极大,

且流动性高；二是可以一天24小时连续交易；三是热钱主要由对冲基金、投资基金和石油美元等投机性和流动性极强的资金组成；四是热钱的流动会造成东道国金融市场出现大幅度波动,

热钱的突然冲击是有些金融危机的直接原因。”坚持长线投资资金说者表示，由于中国对资本项目管制比较严格,

境外投机资本必须绕道而行，通过其他渠道流入中国,

其流动性会大大降低。由于缺乏最重要的短期流动性,

此类只具有投机性的资金不能被称为热钱,

可以称之为“长线投机资金”。

长线投机资金＝（外资利润－收益汇出）＋FDI折旧额＋外资企业外债新增

长线投机资金说者认为长线投机资金由外资企业的利润存留、FDI折旧和外资企业外债三部分构成，该方法预测从1999年到2005年流入中国的长线投资资金总额不超过3000亿美元。由于外资企业利润存留、FDI折旧和外资企业外债的数据，政府部门并没有权威的统计，因此，由此得出的数据准确性值得怀疑。

另外，长线投机资金说把传统的外资企业利润存留、FDI折旧划为投机资金，缺乏理论和现实根据，也不符合国际上权威的热钱的范式，已经脱离了热钱的研究范围。

从长线投机资金说的公式可以看出，他们认为热钱都是外资惹的祸，即使是FDI也不例外，这是典型的“阴谋论”在热钱研究中的应用。“阴谋论”认为中国所有的不利事件发生都是因为欧美发达资本主义国家蓄谋已久的算计阴谋，包括对美国经济造成经济重创的次级债，也是美国为遏制中国而制造的。

其实中国主要热钱来源是贸易顺差，因为此项构成了外汇储备增加的绝对主力，而外资企业利润存留额只占贸易顺差很小的比例，以此来估计热钱，不符合国际惯例，也没有实际意义。

热钱数量理论上具有不可测性

热钱的高流动性使所有统计的热钱数据失去时效性

根据权威（《新帕尔格雷夫金融大辞典》）对热钱定义，热钱最主要的特征是短期投机，即高流动性，能够捕捉市场上转瞬即逝的无风险套利机会，在获利后能迅速变现逃逸。

由于中国资本项未完全开放，但贸易项已完全开放，因此，热钱极可能借道贸易项实现高流动性。对于高流动性的投机资本所有统计数据都会失去时效性，即使你费尽千辛万苦终于计算出了热钱的数量，但当你公布时，热钱的数量已经发生了巨大的变化，已经没有意义。理论上讲，对于资本项完全开放的国家来说，数千亿美元外汇储备可能几天之内就会耗尽，甚至更短的时间。

对于资本项完全开放的国家来说，热钱可以自由出入，只要有套利机会它们就会蜂拥而至，获利后又迅速离去。这种全球范围的资金快速转移对统计提出了挑战，热钱数量的瞬息万变使热钱的统计失去意义。

缺乏严格的统计口径使热钱数量变得不可衡量

对于各国的国际收支平衡表中只有经常项、资本与金融项、外汇储备资产项、错误和遗漏项，并没有专门的热钱项，理论上热钱应当反映在资本与金融项的证券投资和其他投资项中。但国际收支平衡表中没有关于短期资本的统计，因此所有的热钱数量论都是通过其他渠道来估计热钱，因而基本上都不可靠。

资本是进行长期投资还是短期投资，主要取决于投资环境。当投资环境恶化，投资风险上升而收益下降时，原本进行长期投资的资本也会流出；相反当投资环境改善，投资风险下降，长期投资收益上升时，短期投机资本也会长期投资。为什么发生金融危机的国家会出现巨额的资本外逃，主要原因就是该经济状况严重恶化，本币严重贬值，本币已经严重丧失了作为交换媒介和价值贮藏的货币基本功能，大规模的货币替换发生变得不可避免。

因此发达国家都致力于完善宏观经济制度，避免为国际资本提供制度套利机会，并加强对市场的有效监管，减少市场操纵和欺诈的存在。他们对热钱数量的研究并不热衷，因为没有任何实际意义，对于变幻莫测的热钱任何统计都只不过提供过时的历史数据罢了，根本无法据此作出决策。

热钱主要存在于实行固定汇率制（香港除外）的发展中国家，新帕尔格雷夫金融大辞典的热钱定义的另一特征就是热钱问题伴随着固定汇率制或相对僵化的汇率制度。

防范热钱冲击重在制度完善而不是定量研究

根据经济学最基本的“铁三角”理论，一国只能在固定汇率制、资本项目开放和独立货币政策之间选择其二，三者永远不可兼得。香港坚定地推行钉住美元的固定汇率制，那它的货币政策只能完全追随美国，美联储降息，香港金管局也立即降息，且降幅完全相同，几乎沦为美国的影子。中国实行的是有管理的浮动汇率（严格说人民币汇率仍在政府的可控之内），独立的货币政策和资本项目的部分开放及经常项的完全开放，理论上讲中国并不违背经济学的“铁三角”理论，但实行人民币长期单边升值政策、资本项开放程度加大和贸易项的完全开放，意味着在为国际热钱提供无风险套利机会――人民币大幅升值的同时又为它们的退出拓展了更多的渠道，即提高了热钱的流动性。由于中国汇率市场是明显的无效市场，这种制度扭曲了人民币在国际上的价值，存在明显的制度缺陷，这才是招惹国际热钱的根源。

由于中国资本项目未完全开放，因此国际热钱进入和流出都需采取隐蔽的手段，甚至是非法的手段，即通过虚假贸易、“小注大投”、地下钱庄进入中国。对于规避法律、甚至违法手段流入的热钱永远也不可统计，也无法衡量，要衡量它需要支出巨大的成本。

“苍蝇不叮无缝的蛋”是索罗斯对他冲击东南亚固定汇率制的辩护，尽管受到铺天盖地的批评，但反映出的制度缺陷是国际热钱冲击的重要原因，不要对国际投机家心存幻想，唯利是图是他们的生存法则。其实热钱就像空气一样无所不在，只是数量不同而异。一般来说制度套利机会存在时间越长，无风险套利收益越高，国际热钱涌入数量就会越大。因此，中国关键在于建立市场化的有弹性的汇率制度，降低市场对人民币的单边大幅升值预期，同时保持资本市场的稳定，才可有效防范国际热钱的冲击。

对中国热钱数量研究热的评介

国际热钱将大幅推高中国房价论不值一哂

美国次级债危机使美国房价大幅下挫，平均跌幅超过15%，两大巨头房利美、房地美濒临破产，世界经济增速下滑。而美国拥有永久产权的别墅（house）价格中位数仅16万美元，房价收入比不足5倍，但下跌之势未改。中国北京、上海、广州、深圳等中心城市房价收入比远超过20倍，其房价水平已经超过美国，除非国际热钱脑子坏了或出于其他非理性原因，才会坚定地炒中国的房子。作为拥有洋博士头衔回国发挥余热的徐滇庆教授将热钱与房价有效结合起来，并豪迈地预言房价每平方米会涨到3万，甚至更高，这真是最为大胆的创举。由于中国房地产市场走势关系重大，关乎GDP增速、银行坏账、政府收入、房地产商的存亡等等，因此短期内中国房价整体下跌的权威数据是不可得的。但由于中国房价高企，房地产的非标准性和非集合定价交易特性，其流动性低，交易成本高，因而房地产并不适合高流动性要求的热钱投资胃口，因此认为热钱会炒高房价纯属无稽之谈。

调查、衡量中国热钱数量将徒劳无益

由于热钱的高流动性和投机性，调查、衡量它们的数量几乎是不可能的。对于不可能的事件所有努力将是徒劳的，有价值的活动是改善中国经济发展的宏观环境，减少中国特色，增加国际接轨，尽早实现市场对资源的有效配置而不是由发改委拍脑袋定价，在国际上树立市场经济大国的形象，而不是停留在非市场经济国家的过渡期内等待无尽的反倾销处罚。研究热钱数量就像研制长生不老的灵丹妙药一样荒谬。市场机制迄今仍是最有效的资源配置方法，有效的汇率机制是实现国际资源有效配置的关键，也是人民币最终成为世界货币的前提。

即使通过调查估计出热钱的数量，又能如何呢？要处罚这些热钱必须准确找到它们，当热钱与贸易项顺差混在一起时，要区别他们显然不是一件易事，需要确凿的证据和明确的法律规定才能处罚它们。否则，仅估计到数千亿热钱，又不知道具体是哪些资金，那么这些努力最终无实际意义。

混入热钱的巨额外汇储备已成中国负担

数量经济学例7

2、点击工具栏里面有一栏：统计数据；

数量经济学例8

问：您作为数量经济学、信息经济学的奠基人，在中国改革发展战略调整的过程中，交易中心的发展需要请您这样的前辈提供一些宝贵的意见和建议。目前，互联网经济发展迅速，以阿里巴巴、淘宝、腾讯等为代表的电商模式已进入我们生活的各个领域。最近余额宝、网络金融成为最热门的话题，可否请乌老对目前中国金融市场结构调整升级谈谈您的一些看法。

乌教授：信息革命尤其是互联网革命对经济和社会的影响，可谓一浪高过一浪。中国信息经济学会在庐山召开1996年的学术年会就已讨论过网络革命及其影响，如网络经济的发展、网络银行的出现、电子商务将成为二十一世纪重要的贸易方式，以及电子政务、远程医疗、远程教育等问题。

电子商务带动了快递物流业的发展，促进了网络支付的兴起，有利于小微企业的发展，方便公众利用网购从中获益。电子商务还在向标准化和跨境交易方向发展。随着移动互联网和智能手机时代的来临，马云、马化腾等电商先驱，以电子商务大发展的实践为基础，以他们互联网企业的信用与信誉为依托，积极推出余额宝、支付宝等网络金融，向传统金融发起挑战，使人们的眼睛为之一亮。

目前说的网络金融还是很初级的，限于网络信贷和网络理财，具有网上银行的特色，但它的作用很起眼，网络金融突破了传统商业银行的垄断地位，促进了存款和贷款利率市场化，能满足小微企业的融资需要，能使老百姓的存款“大搬家”，得到比银行更丰厚的利息，有普惠金融之称，还可以方便小额资金调拨。对电子商务和网络金融的创新理应给予保护和支持，当然为防止风险和保障安全，监管也要跟上。

银行业实质是一种现代服务业，银行业变革有两个方面：一个是社会方面，要发展民间银行和中小银行，加强银行之间的竞争；二是从技术方面，要发展网络银行和加强银行网站建设。现代银行对IT的依赖程度极高，全面、深入应用IT，最终会使银行本身得到再造，由低增值的业务，如吸收存款和发放贷款，从中赚取利差，往高增值业务发展，提供资讯服务和咨询服务，逐渐让银行变为金融信息中心。在电子商务及其派生物网络金融的冲击下，金融业正在发生深刻的变化。不仅金融业本身要从以银行等间接金融为主，向股市债市等直接金融为主来转变，银行要从分业经营向混业经营转变；而且传统金融要向完全意义上的网络金融方向发展。当然发展过程中需要处理好两者之间的关系。我国的证券业和保险业由于历史和现实的原因，其发展慢于银行业，有必要逐步改变这种状况，使直接金融发展更快。

问：现在全国大宗商品现货交易的平台非常多，全产业链电子商务平台（大宗商品电子交易或电子盘或现货），其本质上属于IT行业，但同时又具有金融或者类金融的特征。请问大宗商品电子交易平台今后应如何定位？发展思路要如何考虑？

乌教授：大宗商品是为日常生产和社会公众生活服务的，它关系到国计民生。大宗商品有农产品、矿产品、工业品等，是个广泛的概念。大宗商品的价格容易波动，应该保证大宗商品价格的相对稳定，稳定则要靠两方面：其一是供应，其二是需求。供求平衡了，价格也就稳定了，但交易总是在不平衡、不稳定中进行的，特别是由于周期性和偶发性波动所引起的不平衡和不稳定。现在电商时代，电子商务从国内向国外的跨境电子商务的发展，从没有标准到有标准的发展，从不规范到规范的发展，所以大宗商品搞电子商务是没有问题的，而且是给大宗商品贸易插上翅膀。那么如何发挥好电子商务对大宗商品发展的推动力，关键是平台，平台要做好。平台的主角有两个，一个是客户，另一个是供应商，一定要把供应方和需求方拉在一起，从中发挥中介作用和协调作用，实现三方合作互赢，这就是非零和博弈。大宗商品交易既要有平台，包括电子平台的支撑，还要有满足多层次投融资需求的金融支持。贸易在前，金融在后，金融是贸易的牛鼻子，牵住了牛鼻子，贸易活动尤其是跨境贸易就能顺利进行下去，达到预期目的。只抓贸易，不抓金融，事倍功半。反之，抓住了金融再抓贸易则事半功倍。

问：人们常提到的大数据、云计算，您觉得这对现货大宗商品贸易有什么样的作用？如何建立更为畅通的交互管理体系，全面提高企业投入、产出的总体运营效率，从而降低管理成本，提升竞争力。

乌教授：云计算和大数据是继1946年电子计算机诞生，1969年集成互联网之后，于2007年和2011年先后出现的，是信息革命的又一个里程碑。2007年，谷歌率先推出了云计算，2011年国际数据公司（IDC）首先报告该年全球创建和复制的数据总量已达到1.8ZB，相当于1.8万亿GB，借以表明大数据时代来临了。2012年美国政府接着“大数据的研究和发展”的倡议，使大数据从商业行为提升为国家战略。

云计算的核心理念是服务，它是新型的计算机服务模式，又是新型的商业服务模式，用户通过简单的界面即可得到重要的计算资源和信息服务。云计算作为以服务为对象的技术，按服务对象的不同，有三种，laaS：基础设施即服务；PaaS：平台即服务；SaaS：软件即服务。最大量的、最常见的服务是SaaS，云计算能像水、电、煤气等公用事业那样，实现付钱就可按需获取计算资源和多源化、多样化的信息服务。那么对于大宗商品交易中心来讲，如果规模足够大，可以建设私有云，加上保密措施，并可以利用公共云的优势资源为一般业务活动服务。那么大数据是指什么，为什么其概念的提出要比云计算晚？因为大数据的发展主要依靠多种电子化业务，需要云计算来支撑，大数据已不能用常规软件技术来计算和处理。狭义的大数据是指数据结合，广义的大数据指数据的处理能力，不仅是光有数据就可以了，关键是要有非常规的数据处理能力。因为大数据不仅有结构性数据，还有非结构性数据，非结构性数据是主体，占80%～90%，如电子商务中很多是非结构性数据。要从海量数据中、没有关联的数据当中找出联系、发现价值，这很难。大数据频率高，规模大，速度快，结构复杂，因此数据处理能力要提高，否则这些数据就成了一堆垃圾。要让数据变成财富，变成宝贝，必须不断挖掘，进行深加工，大数据关系到创新、竞争、生产力。大数据对决策的作用，有前期预判、实时感受、实时反馈。决策主体开始悄然变化，以前集中在精英群体，现在群众也参与到决策之中，决策过程从被动转向预判。决策方式也变了，以前是业务驱动，现在变成了数据驱动。一方面要应用自己的数据，同时要利用他人的数据，从公共数据中得到所要的情报，情报就是一种特殊信息，因此要从公开的信息和内幕的信息中挖掘出商业情报和秘密，搞大宗商品电子交易要有情报资料，我们要学会在大数据中挖掘，淘金，找出我们需要的竞争性情报。云计算和大数据，对你们的现货大宗商品交易，又远又不远。你们要关注这些新技术的发展，同时还应从现实出发，依靠信息系统，收集利用商业情报，使决策科学化，改进商业模式及其中的盈利模式。

问：刚才您在谈话中说到现货与期货的一些理念，想请教您现货交易所与期货交易所如何更好地结合与发展？

乌教授：我认为现货是期货的基础，现货发展中有价格的波动、供求的变化，而为了对冲风险，产生了衍生品――期货，期货能起到杠杆作用。我认为建构与创新基于信息化的商业模式，或者叫商务模式，是现代企业确定和实现利润源的重要途径。商业模式中最重要的核心因素之一是盈利模式，除明确盈利模式外，商业模式首先要有正确的战略定位，大宗商品交易中心应有自己的定位，也应有自己的盈利模式。

问：东南大宗商品交易中心是国务院侨务办公室下属的华侨大学的国有资本和社会上的民营资本结合的泉州部级金改区重点项目，作为华侨大学特聘教授，请从您的角度谈谈对这家公司未来发展的一些看法？

乌教授：企业推行混合所有制是党的十八届三中全会指引的改革方向之一，东南大宗商品交易中心作为华大主办的校企之一，华大的资本是国有的，要保值增值，其实“华大”这个品牌，本身就是一种无形资产，企业混合所有制是社会上混合经济在企业内部的反映。现阶段，混合经济有利于经济体本身的发展。东南大宗借助行业精英与高校智库，整合中国目前各个交易所的多种交易模式于一体，还在研发网络支付及外汇预约兑换平台，是一个创新型平台。希望能稳健发展，为中国大宗商品交易事业、为泉州金改区、为更好地服务实体经济、为华侨大学产业发展做出自己的贡献。

数量经济学例9

1引言

当数据存在趋势时，回归分析可能将无关变量拟合出显著的关联关系.这样的分析会得出错误的结论、做出无效的预测，即发生所谓的虚假回归，给实证研究和预测工作带来风险[1].这就要求学者对模型是否存在伪回归的问题进行诊断，以识别和降低这种风险.在研究当中，参数模型的伪回归诊断已经得到了广泛的重视[2]，而非参数模型的伪回归诊断却常常会被人忽视.主要原因在于，非参数模型没有在形式上做主观预设，它们常常被当作最接近真实、决不会犯错的模型.但事实并非如此.在趋势的影响下，参数模型尚且容易错把无关变量拟合出关联关系，作为拟合能力更强的非参数模型，就可能面临更大的伪回归风险.但考虑到非参数模型并没有描述关联关系的表达式，即便模型存在风险，又该诊断什么，如何诊断呢？本文研究了非参数模型的伪回归诊断问题，试图为相关检验方法给出严格的理论论证和较全面的应用参考.

关于伪回归诊断的问题，有些重要的文献做出了有价值的研究.Granger等[3]基于模拟实验，率先研究了单位根过程带给参数模型的伪回归问题，并提出基于DW统计量的回归诊断方法.方法的基本思想是用残差的全局特征来诊断参数模型的表达式是否可靠.在此基础上，Phillips[4，5]研究了单位根过程回归残差的渐进分布特征，推导和完善了方法的理论基础.但该方法并不适合诊断非参数模型.非参数回归是一种关注局部的逐点估计，残差关联机制与参数模型不同，局部之间缺乏相关性.Phillips[6]分析了这个问题，并创造性地提出了局部诊断的思想，研究了数据随机趋势带给局部残差特征的影响.Kasparis等[7]沿用了局部视角的检验设计思想，研究了在多元动态时间序列的分析当中，选错解释变量滞后期时非参数回归的残差异常性质.这些诊断方法的共同思路是，设计统计量考察数据趋势属性带给非参数回归残差的影响，用非参数回归残差的局部特征来诊断原始数据的趋势属性.伪回归诊断的初衷是辨别有风险的回归，但现有的研究并没有把非参数模型中“残差局部特征”和“估计失真风险”的关联关系说清楚，可见局部DW诊断方法的理论基础有待进一步论证.诊断在不同窗宽、不同样本容量的回归当中可能遇到的问题，也有待进一步研究.

本文回顾了随机趋势给非参数模型带来的伪回归风险，并针对现有文献的不足，在Phillips局部诊断思想的基础上，研究了非参数回归中残差局部性质和模型估计风险的关联关系.用数学语言描述回归风险，并通过数学变换，创造性地将回归的诊断问题转化成了级数收敛的检验问题，解释了数据局部特征与局部回归风险之间的联系.还通过模拟实验，考察了不同类型非参估计的伪回归诊断，给出了诊断的一般步骤且验证了诊断的功效.发现，局部残差性质异常是非参数模型估计失真的充分条件，而局部DW检验可以很好地识别这种情况，进而诊断非参数模型的伪回归.文章完善了使用局部特征诊断回归风险的理论基础，具有较强的理论意义；归纳了检验方法在模拟实验中表现出的若干性质，为非参数模型的实际应用提供参考.

2问题的初探

误设模型的拟合优度通常很低，因此研究常用拟合优度指标来评价模型的可靠性.但当数据存在趋势时，拟合优度指标可能会出现虚高，容易让人把误设的模型当作正确的模型.这就是虚假回归或伪回归.这种“虚假”是由趋势造成的.

在实际经济当中，时间序列的数据生成过程普遍受到多方面因素的影响.其中可能存在一部分影响几乎不随时间推移而有所衰减，这部分影响不断累积，形成了数据的趋势.时间序列的趋势可以分成如下几类，即线性趋势、非线性趋势、变结构现象和随机性趋势[8].趋势有时会给数据分析带来干扰，进而导致模型的误设.

趋势是识别和描述数据生成过程的重要工具.可以运用发现趋势、拟合趋势(通常用虚拟变量、傅立叶展开或非参数形式拟合)和去势等技术，逐步将包含确定性趋势的数据转换成无趋势数据[9].确定性趋势在很大程度上是可预测、可处理的.但如果序列存在随机趋势，情况则变得复杂.随机性趋势表现为数据的长记忆性(常见的有单位根过程和分数单整过程)，这种性质打断了时间序列不同位置间数据属性的递推机制，给数据分析工作带来了严重的误导.对于确定存在关联关系的变量，可用误差修正模型建模，探索变量间的影响机制[10].在不确定关联关系时，使用回归方法研究变量关系就可能将无关变量拟合出某种关联关系，研究就是要识别这种回归.

为了直观地展示非参数回归中伪回归的问题，下面用模拟实验举例，使用非参数模型对单位根过程做回归分析.设三个随机序列ut，vt，ξt服从标准正态分布，用它们定义三个非平稳过程xt，yt，zt.首先生成单位根过程x序列；然后借助x序列生成y序列，此处不失一般性地设定二者存在正相关的线性函数关系；最后生成了一个与前两个序列无关的单位根过程z序列.

数据生成过程的数学表达式如下

pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747

其中k取正整数，用来控制y序列的波动幅度，令k=1，序列设为100期.

对生成的数据多次重复下面的回归，即式(4)～式(6).

pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747

其中pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747为对应回归的误差项估计值，pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747是对被解释变量的非参估计值.

当变量间相关系数较高时，回归容易产生较高的拟合优度.在考察回归拟合优度之前，不妨先查看自变量和因变量间的皮尔逊相关系数，实验重复1000次，结果见图1.

pagenumber_ebook=29，pagenumber_book=747

图1相关系数直方图

Fig.1Histogramofthecorrelation-coefficients

根据式(1)～式(3)可以看出，y序列与x序列存在函数关系，而y与z和v与u均不存在关联关系.由图1可以看出，当数据不存在随机趋势，无关序列不会呈现出显著的相关特征，v与u的相关系数集中在(-0.2，0.2)；当数据存在随机趋势时，无关序列相关系数尽管期望为0，但有时表现出显著的正相关，有时表现出显著的负相关，实验产生的相关系数几乎是均匀分布在(-1，1)的区间里；如果数据本身存在关联关系，y与x表现出显著的相关关系，与实验的设定相符，相关系数集中在(0.97，1.00)的区间里.

比较三个回归的拟合优度.回归1中的变量不存在趋势，拟合优度集中在0附近.用非参数回归分析非平稳数据(即回归2和回归3)是下面研究的重点.采用不同窗宽实施模拟实验研究这两组回归的拟合优度，研究结果见图2，图(a)，图(b)和图(c)采用的窗宽依次为h=n-1/2.5，h=n-1/3和h=n-1/4.

不妨将回归2称为虚假回归，回归3称为真实回归.图2显示，虚假回归的拟合优度几乎均匀分布在(0，1)的区间里，而真实回归的拟合优度集中在1附近.在随机趋势的影响下，虽然z与y之间不存在关联关系，但有时会得到不错的拟合优度.拟合优度指标是失效的.窗宽的不同没有造成显著的差异.

研究还做了另一组实验.令k=10，即放大被解释变量的波动幅度，比较真实回归与虚假回归的拟合优度，结果见表1.

根据实验设定可知，用z来预测y既没有经济意义，又没有实用价值.但当因变量有较大波动幅度时，有超过5%的概率，伪回归的模型看上去更有效.如果单纯依据拟合优度选择模型，有5%以上的概率误选伪回归的模型做分析和预测.

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

图2回归2和回归3的拟合优度经验分布图

Fig.2Empiricaldistributionofgoodnessoffitforregression2andregression3

表1凭拟合优度选解释变量时犯错的概率(k=10)

Table1Theprobabilityofchoosingwrongwhenexplanatoryvariablesareselectedbygoodnessoffit(k=10)

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

可以得到一个初步的结论，对非平稳数据做非参数回归时，拟合优度指标无效.模型需要新的诊断工具来识别虚假的回归.

3基于残差特征的模型诊断方法

当数据生成过程存在随机趋势时，拟合优度指标不再可靠，DW统计量变得重要.无论是参数模型还是非参数模型，都对残差序列做了“相互独立”的假设.如果估计出的残差违背了独立性的假设，对模型的估计可能存在失真.反过来看，若模型设定有误，所估计出的残差通常存在序列相关.利用DW指标对残差做检验，可以帮助识别这类模型.

存在伪回归问题的参数模型，具有三个特征，分别是异常的关联关系、较高的拟合优度和极低的DW统计量.对参数模型的伪回归诊断，主要是借助DW统计量对残差做序列相关检验.若DW统计量存在异常，可以推断模型存在虚假回归.

非参数残差的形成机制有所不同.非参数回归是一种逐点估计，局部与局部之间缺乏关联.但对点估计和局部估计而言，仍可以用残差的函数来描述估计面临的风险.不同位置的残差应当具有不同的影响权重.为了评价估计所面临的风险以实现对非参数模型的诊断，需要基于DW统计量的思想，设计新的统计量.下面基于非参数核回归模型，研究残差特征与估计风险的关系，给出伪回归检验的设计思路和理论依据.

3.1非参数核回归的模型设定

非参数回归的一般形式为[11]

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

其中x为解释变量，y为被解释变量，pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748t为误差项的估计值，pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748是对被解释变量的核回归估计，其形式为

pagenumber_ebook=30，pagenumber_book=748

其中K(·)是核函数，h为窗宽.

在非参数模型当中，窗宽的选择对模型的估计有显著的影响.当窗宽取无穷大时，非参数模型退化成线性参数模型；当窗宽无穷小时，非参数模型研究的是极小区间内的关系，甚至可能会浓缩到一个点.对伪回归的诊断，就有逐点视角、局部视角和全局视角等三个角度.全局视角的分析与参数模型一致，下面主要讨论“逐点视角”和“局部视角”.

3.2非参数点估计的风险及伪回归残差特征

非参核回归所做的点估计，本质上是用多个观测值的加权平均来估计被解释变量，可将该估算方法的表达式改写成